AAAI2022 | 因果推理下的词向量:降低性别偏见并保留语义信息

2022 年 2 月 15 日 专知

论文地址:

https://www.zhuanzhi.ai/paper/5b7b32b4ccc0302b1dc5bb515689dbb5

词向量被广泛应用于各类自然语言处理任务中,然而诸多研究已经表明词向量中存在着各种偏见(如性别或种族方面)。本文提出一种基于因果推理的方法,能够有效的消除词向量中的性别偏见并保留其他语义。具体的来说,本文提出了两种因果推理框架,分别用来消除词向量中的Potential proxy bias和Unresolved bias。实验表明,本文方法得到的词向量不但能够较好地消除词向量中的偏见,还能提高语义相关任务的表现。


专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“WECI” 就可以获取AAAI2022 | 因果推理下的词向量:降低性别偏见并保留语义信息》专知下载链接


专知,专业可信的人工智能知识分发 ,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取70000+AI主题干货知识资料!



欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取70000+AI主题知识资源
登录查看更多
2

相关内容

【AAAI2022】上下文感知的词语替换与文本溯源
专知会员服务
17+阅读 · 2022年1月23日
【CIKM2021】用领域知识增强预训练语言模型的问题回答
专知会员服务
16+阅读 · 2021年11月18日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年9月25日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年9月10日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年9月6日
【AAAI2021】对话推理:上下文阅读理解提升回复生成
专知会员服务
43+阅读 · 2021年1月23日
专知会员服务
13+阅读 · 2021年1月18日
【CIKM2020】推荐系统的神经模板解释生成
专知会员服务
33+阅读 · 2020年9月9日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
【WWW2021】实体自适应语义依赖图立场检测
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Towards Fine-grained Causal Reasoning and QA
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
VIP会员
相关VIP内容
【AAAI2022】上下文感知的词语替换与文本溯源
专知会员服务
17+阅读 · 2022年1月23日
【CIKM2021】用领域知识增强预训练语言模型的问题回答
专知会员服务
16+阅读 · 2021年11月18日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年9月25日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年9月10日
专知会员服务
18+阅读 · 2021年9月6日
【AAAI2021】对话推理:上下文阅读理解提升回复生成
专知会员服务
43+阅读 · 2021年1月23日
专知会员服务
13+阅读 · 2021年1月18日
【CIKM2020】推荐系统的神经模板解释生成
专知会员服务
33+阅读 · 2020年9月9日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员